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    2000—2017年中亞地區(qū)植被變化遙感監(jiān)測

    2021-03-26 08:10:02張立峰邱麗莎張國強(qiáng)張志華
    中國農(nóng)學(xué)通報 2021年8期
    關(guān)鍵詞:中亞地區(qū)吉爾吉斯斯坦均值

    郭 巖,何 毅,2,3,張立峰,2,3,邱麗莎,2,3,張國強(qiáng),張志華,2,3

    (1蘭州交通大學(xué)測繪與地理信息學(xué)院,蘭州730070;2地理國情監(jiān)測技術(shù)應(yīng)用國家地方聯(lián)合工程研究中心,蘭州730070;3甘肅省地理國情監(jiān)測工程實驗室,蘭州730070)

    0 引言

    中亞地區(qū)處在亞歐大陸腹地,是北半球最大的世界級干旱區(qū)[1],水資源缺乏,生態(tài)環(huán)境極其脆弱,對全球氣候變化響應(yīng)極為敏感[2]。中亞地區(qū)也是溝通亞歐之間交通的必經(jīng)之路,地理位置十分重要,2013年9月由中國國家主席習(xí)近平提出建設(shè)“新絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”的倡議,使得中亞地區(qū)成為建設(shè)“一帶一路(The Belt and Road)”的重要通道,中亞地區(qū)環(huán)境問題必然會影響到“新絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”的建設(shè),因此,有必要了解中亞地區(qū)的植被變化狀況[3-4]。歸一化植被指數(shù)NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)能檢測植被生長狀態(tài)和植被覆蓋度等,反映全球或區(qū)域尺度上地表植被覆蓋的空間格局,使用NDVI值表征植被狀況[5-6]。

    國內(nèi)外已有大量學(xué)者使用NOAA的AVHRR影像、Landsat的TM影像、Terra-Aqua的MODIS影像等進(jìn)行植被的研究。孫睿等[7]使用1982—1999年的8 km AVHRR數(shù)據(jù),結(jié)合降水?dāng)?shù)據(jù)分析了黃河流域降水對植被覆蓋的作用,發(fā)現(xiàn)汛期降水量的多少對地表植被覆蓋度的年際變化影響較顯著。Piao等[8]使用1982—2006年空間分辨率為1 km的GIMMS NDVI數(shù)據(jù)研究了歐亞大陸寒溫帶植被覆蓋變化,發(fā)現(xiàn)歐亞大陸NDVI變化有明顯的階段性。殷剛等[9]使用1982—2012年GIMMS NDVI數(shù)據(jù)集分析中亞地區(qū)植被與氣候變化的相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)中亞地區(qū)年NDVI和年氣溫變化呈現(xiàn)弱的負(fù)相關(guān)性,與年降水變化正相關(guān)??镛钡萚10]使用1999—2012年1 km SPOT數(shù)據(jù)研究了中亞地區(qū)土地退化強(qiáng)度與趨勢,發(fā)現(xiàn)中亞地區(qū)人類生存的綠洲經(jīng)濟(jì)帶的土地退化情況日益突出,人類的生存環(huán)境可能在惡化。目前大量的中亞植被的研究時間集中在1982—2013年,植被動態(tài)變化及其對氣候變化的影響機(jī)制尚未明確,而且人類活動對中亞植被的影響研究較為缺乏,系統(tǒng)地分析中亞地區(qū)近年氣候和人類活動對中亞植被時空分布特征的影響意義重大。本研究基于MODIS NDVI數(shù)據(jù)集,結(jié)合氣象、地形和人口數(shù)據(jù),分析2000—2017年中亞地區(qū)植被的時空分布規(guī)律和變化趨勢,進(jìn)一步分析影響植被變化的機(jī)制,并利用Hurst指數(shù)預(yù)測植被未來長勢,以期為中亞地區(qū)生態(tài)保護(hù)和規(guī)劃提供參考。

    1 研究區(qū)介紹

    中亞地區(qū)即亞洲中部內(nèi)陸地區(qū),西起里海,東與中國西藏、青海等為鄰,北接俄羅斯,南與伊朗、阿富汗毗鄰,包括哈薩克斯坦、吉爾吉斯斯坦、塔吉克斯坦、烏茲別克斯坦、土庫曼斯坦5個國家和中國新疆地區(qū)(圖1)。歷來是貫通亞歐大陸的交通樞紐。中亞地區(qū)地勢東南高、西北低,以丘陵和平原為主。西部荒漠和綠洲地帶海拔約在200~400 m之間,中北部丘陵和草原分布區(qū)海拔約在300~500 m之間,而東部山區(qū)海拔多在1000 m以上。中亞地區(qū)由于處在歐亞大陸腹地,東南邊緣高山阻隔印度洋和太平洋的暖濕氣流,該地區(qū)氣候為典型的溫帶沙漠、草原大陸性氣候,其突出特征為:(1)雨水稀少,極其干燥;(2)中緯度大陸內(nèi)部地區(qū)太陽輻射強(qiáng),溫度高,蒸發(fā)嚴(yán)重;(3)溫度變化劇烈。

    圖1 研究區(qū)地理位置

    2 數(shù)據(jù)與研究方法

    2.1 研究數(shù)據(jù)

    本研究采用搭載于Terra衛(wèi)星上的16天合成影像產(chǎn)品MOD13A2,空間分辨率為1 km。MODIS有相對完整的時間序列,具有容易獲取、連續(xù)性強(qiáng)等特點,適用于陸表植被大尺度長時間序列的監(jiān)測[11]。本研究選擇的影像序列為2000—2017年的生長季(4—10月),利用MRT(MODIS Reprojection Tool)對影像進(jìn)行預(yù)處理,處理后統(tǒng)計NDVI均值。

    地形數(shù)據(jù)采用中亞地區(qū)DEM數(shù)據(jù),空間分辨率為90 m。氣象數(shù)據(jù)來自于美國NOAA網(wǎng)下載的月氣溫和降水格點數(shù)據(jù),使用ArcGIS生成時間序列的氣象數(shù)據(jù)。人類活動(人口數(shù)據(jù))采用中亞五國和中國新疆地區(qū)2000—2017年的人口數(shù)據(jù),結(jié)合中亞地理分區(qū)的面積,計算出各地理分區(qū)的人口密度。

    2.2 研究方法

    2.2.1 相關(guān)性分析 通過相關(guān)性分析檢驗各要素之間較為復(fù)雜的相關(guān)性關(guān)系,計算公式如(1)~(2)所示。

    式中,Rxy為要素x與y之間的相關(guān)系數(shù),它的值介于-1和1之間。Rxy>0,表示兩要素之間是正相關(guān),Rxy<0,表示兩要素之間是負(fù)相關(guān),Rxy的絕對值越接近與1,表示兩要素的相關(guān)程度越大[12]。為準(zhǔn)確研究某兩個地理要素之間的相關(guān)關(guān)系,必須去除第三方要素可能產(chǎn)生的影響即使用偏相關(guān)分析。

    公式中,RXY.Z是固定Z因素,分析X與Y的偏相關(guān)系數(shù)。偏相關(guān)系數(shù)分布的范圍在-1到1之間,偏相關(guān)系數(shù)為正表示正相關(guān),相反則負(fù)相關(guān)。絕對值越大,表示其相關(guān)程度越大。

    2.2.2t檢驗 一般采用t檢驗法對偏相關(guān)結(jié)果進(jìn)行顯著性檢驗,來確定偏相關(guān)系數(shù)的可信度。公式如式(3)所示。

    式中,t為統(tǒng)計量,RXY.Z表示偏相關(guān)系數(shù),n表示總的樣本數(shù),m表示自變量個數(shù)。查t檢驗分布表,可以得出不同的顯著性水平臨界值ta。如果t<ta,說明其要素間偏相關(guān)顯著;反之t<ta,說明其要素間偏相關(guān)不顯著。

    2.2.3 趨勢分析 趨勢分析法通過對一組隨時間變化的變量進(jìn)行線性回歸分析,進(jìn)而預(yù)測要素變化趨勢的方法[13]。具體計算公式如(4)所示。

    式中,n為監(jiān)測年份。Nk代表第k年的NDVI、降水、溫度值。S是NDVI、降水、溫度趨勢線的斜率。

    2.2.4 Hurst指數(shù)分析 Hurst指數(shù)是定量描述時間序列內(nèi)長期依賴性的有效方法之一[14],公式如式(5)~(9)所示。

    對于時間序列{NDVI(t)},t=1,2,...,n;T=1,2,…,n定義均值序列:

    式中c為常數(shù),對式(9)兩邊同時取對數(shù),便得到Hurst經(jīng)驗公式。利用Hurst經(jīng)驗公式基于時間序列修正得出Hurst指數(shù)(H),H表示隨時間序列的趨勢變化[15]。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 中亞地區(qū)植被的時空變化特征

    3.1.1 中亞地區(qū)植被的空間分布特征 使用生長季NDVI均值表示2000—2017年中亞地區(qū)植被的分布狀況,將NDVI值大小分成7個等級表示植被的生長狀況[16-17](圖2)。由圖結(jié)合NDVI均值可知,空間分布呈自北向南,自東向西逐漸減少且植被沿山脈兩側(cè)分布的特征,中亞地區(qū)NDVI均值整體偏小,18年平均值為0.26,北部和東部部分地區(qū)NDVI較高,NDVI值多在0.6以上,占整體的7.5%。各國家具體表現(xiàn)為哈薩克斯坦植被分布北部較高,由北向南逐漸減少。烏茲別克斯坦中部和西部植被覆蓋特別少,只有西部小范圍地區(qū)有較高的植被覆蓋。土庫曼斯坦植被覆蓋率低,83.2%的區(qū)域NDVI值在0.2以下。吉爾吉斯斯坦植被覆蓋率整體較高,尤其是西部地區(qū)植被茂盛。中國新疆天山山脈和阿爾泰山周圍植被覆蓋較高,塔里木盆地植被覆蓋非常低。

    3.1.2 中亞地區(qū)植被隨地形變化的分布特征 中亞地區(qū)地域遼闊,地形要素復(fù)雜,導(dǎo)致中亞地區(qū)植被分布出現(xiàn)明顯的空間差異性。為研究地形對植被的影響,選擇地形特征明顯、地理要素多樣并且NDVI均值較高(0.33)的吉爾吉斯斯坦區(qū)域,便于分析地形因素對植被分布的影響。

    在-255~7716 m的海拔之間以500 m為間隔進(jìn)行等級劃分,得到15個海拔等級,然后統(tǒng)計每個等級的NDVI均值和對應(yīng)的像元百分比[18]。圖3(a)顯示隨著海拔升高,NDVI均值先上升后下降,像元百分比一直下降。在海拔-225~1800 m之間,NDVI均值逐漸增大,在海拔1800 m處達(dá)到最大值(0.36),說明在這個海拔區(qū)域附近,植被覆蓋度最高。在海拔1800 m時各NDVI均值像元占比下降緩慢并趨于穩(wěn)定,表明該研究區(qū)NDVI多分布在海拔1800 m以下的區(qū)域。在海拔5800 m以上,NDVI均值急劇下降,到海拔6300 m處趨于0,說明大于6300 m海拔的區(qū)域,不適宜植被生長。

    在0°~72°坡度范圍內(nèi)以坡度2°為間隔進(jìn)行等級劃分,重分類為36個等級,對統(tǒng)計NDVI均值和對應(yīng)的像元百分比。圖3(b)顯示植被在坡度2°附近是最大值0.36,隨后NDVI均值出現(xiàn)了一個波動現(xiàn)象,先下降再上升。在20°附近NDVI均值上升到0.35,這個波動的像元比例達(dá)到了59%,說明幾乎一半以上植被存在于坡度2°~20°之間。NDVI均值在16°~24°之間始終大于0.35,因此吉爾吉斯斯坦最適合植被生長的坡度范圍為16°~24°。

    圖3 吉爾吉斯斯坦植被隨海拔、坡度的分布情況

    在山區(qū),坡向會影響光照條件、土壤濕度等,進(jìn)而影響植被的生長。用吉爾吉斯斯坦的高程數(shù)據(jù)進(jìn)行坡向分析,以45°為間隔按8個方向進(jìn)行等級劃分,然后重分類統(tǒng)計各個方向的NDVI均值和像元百分比(圖4)。吉爾吉斯斯坦植被像元總體上在各坡向均勻分布,分布比例差值較小。NDVI均值最大值0.56在SE方向,最小值0.32在E方向,它們的像元比例均為11%。NDVI均值以NW方向為軸呈對稱分布,向兩邊逐漸遞減。像元百分比以N方向為軸呈對稱分布,向兩邊逐漸遞減??傮w上體現(xiàn)出北坡植被覆蓋率要高于南坡,西坡也高于東坡。造成這種差異的原因可能是山區(qū)的北坡陰面有更多的降水和更少的太陽輻射,濕潤的環(huán)境促進(jìn)了植被生長。

    圖4 吉爾吉斯斯坦NDVI均值和像元百分比在各坡向的分布情況

    3.1.3 中亞地區(qū)植被的時間變化特征 本研究利用中亞地區(qū)生長季7個月的NDVI均值數(shù)據(jù)代表每年的植被生長情況,建立一維線性回歸模型(圖5),從植被年際變化趨勢可以看出中亞植被一直處在波動狀態(tài),但狀態(tài)較為穩(wěn)定,一直在0.267上下波動,分別在2002年和2010年NDVI達(dá)到最大值(0.29)和最小值(0.24)。18年NDVI變化率為-0.0001,說明植被在2000—2017年間植被整體上呈現(xiàn)輕微減弱的趨勢,變化趨勢不明顯。溫度和降水的降低導(dǎo)致植被在2010年由退化趨勢轉(zhuǎn)變成改善趨勢。由表1可知2000—2017年中亞地區(qū)植被以改善為主,顯著改善的面積(31.5%)遠(yuǎn)大于顯著退化的面積(2.7%)。退化區(qū)域主要沿著哈薩克斯坦東北部國界線分布,在中國新疆與哈薩克斯坦以及吉爾吉斯斯坦的交界處也發(fā)生輕微退化,其他大多數(shù)區(qū)域植被呈現(xiàn)不同程度的改善趨勢,植被改善和退化區(qū)域之間都有植被變化不明顯的過度區(qū)域(圖6)。

    表1 2000—2017年中亞地區(qū)植被變化趨勢統(tǒng)計

    圖5 2000—2017年中亞地區(qū)植被時間變化

    圖6 2000—2017年中亞地區(qū)植被空間變化

    3.2 中亞地區(qū)植被變化影響因子的分析

    3.2.1 溫度和降水對中亞地區(qū)植被的影響 中亞地區(qū)由于受氣候特點和地形的影響,溫度和降水空間分布差異性較大。高海拔地區(qū)溫度較低,沿阿爾泰山脈、天山山脈和昆侖山脈分布,天山山脈以南溫度差異明顯,大部分地區(qū)溫度較高,在青藏高原和帕米爾高原附近溫度驟然降低,存在年均溫度最小值-11.76℃。降水集中分布在喀啦鐵克山—天山—阿拉喜山西側(cè)、阿爾泰山和哈薩克斯坦北部,最高年降水量均值達(dá)到642.56 mm,中亞地區(qū)西南部和東南部降水較少,中國新疆的塔里木盆地內(nèi)存在中亞地區(qū)年降水量最低值31.43 mm[19]。

    中亞地區(qū)地形差異性較大導(dǎo)致了不同地理分區(qū)植被與溫度的偏相關(guān)程度也有明顯的差異性[20-21],不同地理分區(qū)內(nèi)植被與溫度偏相關(guān)性以正相關(guān)為主(表2)。土庫曼斯坦和烏茲別克斯坦地勢平坦,靠近里海,氣候溫和,給植物生長提供了良好的生長條件,顯著正相關(guān)的比例占比較大,分別占11.3%和13.7%。中國新疆負(fù)相關(guān)程度比例相對較高(54.8%),可能是該地區(qū)獨特的“三山夾兩盆”地形導(dǎo)致大部分區(qū)域溫度極高,很大程度上影響植被生長[23]。

    溫度和降水與NDVI均值有明顯的線性關(guān)系,溫度和降水的增加都會促進(jìn)植被的生長(表2、3),但NDVI與降水的偏相關(guān)系數(shù)大于NDVI與溫度的偏相關(guān)系數(shù)(0.65>0.32),說明中亞地區(qū)植被對降水的響應(yīng)比溫度更敏感[22]。

    表2 不同地理分區(qū)內(nèi)植被與溫度的偏相關(guān)性程度像元百分比 %

    中亞地區(qū)NDVI均值與降水和溫度的復(fù)系數(shù)為0.75,大于降水和溫度對植被的偏相關(guān)系數(shù),說明降水和溫度對植被的綜合影響要大于它們單獨對植被的影響。在哈薩克斯坦、塔吉克斯坦與吉爾吉斯斯坦的交界處復(fù)相關(guān)系數(shù)很高,說明這些區(qū)域受降水和溫度的影響最大。復(fù)相關(guān)系數(shù)低的區(qū)域分布在哈薩克斯坦西北部,可能是降水稀少,蒸發(fā)量大的原因[24]。

    3.2.2 人類活動對中亞地區(qū)植被的影響 統(tǒng)計中亞各地區(qū)2000—2017年間的人口數(shù)據(jù),將18年的人口數(shù)據(jù)求平均并計算人口密度,可在一定程度上代表中亞地區(qū)人類活動情況。然后結(jié)合18年各區(qū)NDVI均值,分析人口密度對植被的影響[25,26]。

    在區(qū)域尺度上分析,結(jié)果表明哈薩克斯坦的人口密度是最小的,只有10.4人/km2,但其NDVI均值為0.27。烏茲別克斯坦的人口密度是最大的,數(shù)值為62.5人/km2,NDVI均值為0.19,同時發(fā)現(xiàn)隨著人口密度增長,NDVI均值變大,說明植被在烏茲別克斯坦發(fā)生了改善。而在中國新疆,隨著人口密度的減少,NDVI均值減小,表明植被在退化,很可能這些地區(qū)人類建設(shè)城市、開辟農(nóng)田或過度放牧對植被生長造成影響(圖8)。從整體上分析,中亞地區(qū)人口密度越高的區(qū)域,所對應(yīng)NDVI均值越低(圖7),原因可能是人類活動(亂砍亂伐植被、大肆捕殺野生動物食用、開墾耕地及工業(yè)污染等)持續(xù)增強(qiáng),導(dǎo)致植被退化[27-30]。

    圖7 中亞地區(qū)平均人口密度與植被的關(guān)系

    圖8 2000—2017年中亞各地區(qū)年紀(jì)人口密度與植被的關(guān)系

    3.3 Hurst指數(shù)預(yù)測未來植被變化

    逐個計算中亞地區(qū)像元的Hurst指數(shù),發(fā)現(xiàn)小于0.5的像元比較多,說明中亞地區(qū)植被未來的變化趨勢反持續(xù)性比較強(qiáng),結(jié)合趨勢分析結(jié)果得知植被未來的變化趨勢整體上是改善的(圖9)。將Hurst指數(shù)的空間數(shù)據(jù)和植被變化趨勢圖進(jìn)行疊加,若Hurst指數(shù)大于0.5,則這些區(qū)域植被的變化趨勢與過去一致,反之則說明植被的變化趨勢將退化;若Hurst等于0.5,表示序列未來與過去無關(guān),即植被的未來變化趨勢無法確定。根據(jù)以上分析得到了植被未來變化趨勢分布圖,并統(tǒng)計出各種趨勢所占像元百分比。

    圖9 中亞地區(qū)植被未來變化趨勢分布圖

    表3 不同地理分區(qū)內(nèi)植被與降水的偏相關(guān)性程度像元百分比 %

    中亞地區(qū)地域遼闊,地形復(fù)雜,區(qū)域氣候變化差異性較大,導(dǎo)致了植被發(fā)生了多種變化。根據(jù)Hurst預(yù)測結(jié)果,預(yù)測中亞地區(qū)未來54.8%的區(qū)域植被處于改善趨勢,22.5%的植被呈退化趨勢,植被整體上在未來呈現(xiàn)改善的趨勢(表4)。分時段統(tǒng)計,2000—2008年植被退化,2009—2017年植被改善,且改善趨勢比較強(qiáng)烈,改善分為兩方面:38.5%的改善區(qū)域繼續(xù)改善,分布在哈薩克斯坦中部、土庫曼斯坦的東部和中國新疆天山區(qū);16.3%的退化區(qū)域轉(zhuǎn)變?yōu)楦纳茀^(qū)域,分布在哈薩克斯坦北部邊界、中國新疆南疆、吉爾吉斯斯坦和塔里克斯坦的山區(qū),這些改善區(qū)域都沿山脈分布。但部分區(qū)域植被出現(xiàn)退化,分為兩方面:10.1%退化區(qū)域繼續(xù)退化,分布在哈薩克斯坦的北部和東部、土庫曼斯坦的西南部;7.2%的改善區(qū)域轉(zhuǎn)變?yōu)橥嘶植荚诠_克斯坦的西北部、烏茲別克斯坦和土庫曼斯坦的交界處。

    表4 中亞地區(qū)植被不同變化趨勢像元百分比

    4 結(jié)論

    中亞地區(qū)有最大的干旱區(qū),也是全球氣候變化的敏感區(qū),溫度和降水的改變都會導(dǎo)致中亞地區(qū)的植被發(fā)生變化,人類活動既可以改善植被,也可以破壞植被。本文使用MODIS數(shù)據(jù)分析2000—2017年中亞地區(qū)的植被NDVI的時空變化,并且結(jié)合地形、氣象和人口數(shù)據(jù),分析研究植被變化與不同因子間的相關(guān)關(guān)系。得出以下結(jié)論。

    (1)中亞地區(qū)整體植被覆蓋度較低,NDVI均值基本在0.1~0.3之間,尤其在吉爾吉斯斯坦植被覆蓋很低。通過坡度分析發(fā)現(xiàn)最適合植被生長的坡度在16°~24°,總體上表現(xiàn)出植被在西坡比東坡長勢旺盛。研究典型地區(qū)吉爾吉斯斯坦的植被分布,發(fā)現(xiàn)在海拔1800 m處NDVI均值達(dá)到峰值,表明海拔升高會影響溫度變化,進(jìn)而影響植被生長。

    (2)中亞地區(qū)2000—2017年的溫度和降水的時空變化差異性明顯。時間上,18年溫度有降低的趨勢,降水有增多的趨勢??臻g上,中亞地區(qū)整體溫度較高,溫度變化沿山脈分布,且在山區(qū)累積降水較多,平原累計降水稀少。溫度和降水在中亞地區(qū)促進(jìn)植被生長,尤其在中亞地區(qū)南部是極顯著的,在大多區(qū)域呈現(xiàn)中度正相關(guān),并發(fā)現(xiàn)降水對植被的影響程度大于溫度,說明植被對降水更為敏感。不同的地形條件下,植被對溫度和降水的響應(yīng)程度不同,在哈薩克斯坦植被和降水是顯著性負(fù)相關(guān),可能是降水造成土壤流失引起的。

    (3)不同地理位置,人類活動對植被的影響不同。使用人口數(shù)據(jù)表征人類活動,分析人口密度對不同地理位置植被的影響,整體上人口密度增加植被減少的。但在土庫曼斯坦、哈薩克斯坦和吉爾吉斯斯坦部分小區(qū)域,呈現(xiàn)出人類活動改善植被特征。

    (4)Hurst指數(shù)預(yù)測中亞地區(qū)未來54.8%的植被會改善,22.5%的植被會退化,植被整體上在未來呈現(xiàn)改善的趨勢。

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